torch.is_tensor(x) # 判断是不是一个tensor torch.numel(x) # 统计tensor中元素的个数 torch.zeros((2,3)) # 创建全0的tensor torch.eye(3,3) # 创建对角阵 x=np.array([1,2,3]) x=torch.from_numpy(x) # 将numpy装换成tensor torch.linspace(start=2,end=10,steps=5) # 将2-10直接的...
3、torch.tensor(data, *, dtype=None, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False)→Tensor。如果你不想共享内存,你可以使用torch.tensor()方法来创建一个新的 tensor。 Example: importtorchimportnumpyasnp# 创建一个 numpy.ndarrayc=np.array([[1,2],[3,4]])# 转换成 torch.tensord=torch....
在C++中,一个tensor是由DataPtr、StorageImpl、Storage、TensorImpl、Tensor、Variable::Impl、Variable、AutogradMeta这些底层的类组成的。这个继承体系看起来是这样的: #垂直表示继承,水平表示被包含,()表示为一个类 DataPtr -> StorageImpl -> Storage -> (TensorImpl) -> (Tensor) | | v v (Tensor) -> ...
发现这样的打印,低版本的这么打印是和高版本的用data_ptr打印的是一致的。说明高版本的data_ptr确实是有改动了。然后就是 tensor_image = tensor_image.permute({2, 0, 1});把6种可能的顺序都颠倒试了一下还是没有和之前低版本打印的一样。 最后没有办法,tensor_image = tensor_image.reshape({-1});用...
换句话说,一旦定义了一个tensor,那这个tensor将会占据两个内存位置,用于存储。 要注意,如果我们把一个tensorA进行切片,截取,修改之后通过"="赋值给B,那么这个时候tensorB其实是和tensorA是共享存储区 (Storage),唯一不同的是头信息区(Tensor)不同。下面我们直接看代码来理解。其中tensor.storage().data_ptr()是...
由于数据动辄成千上万,因此信息区元素占用内存较少,主要内存占用则取决于tensor中元素的数目,也即存储区的大小。 一般来说一个tensor有着与之相对应的storage, storage是在data之上封装的接口,便于使用,而不同tensor的头信息一般不同,但却可能使用相同的数据。下面看两个例子。 a = torch.arange(6) #默认长整数...
data_ptr()-a.data_ptr()) 输出为: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 2080207827328 2080207827344 16 这是因为b的第一个元素和a的第一个元素内存地址相差了16个字节,因为默认的tesnor是int64,也就是8个字节一个元素,所以这里相差了2个整形元素 3.4 头信息区 依然是上面那两个tensor...
(z) # tensor([[[0.00e+00 -inf ,nan ,nan ] # [-inf ,nan ,nan ,nan ]] # # [[-inf ,nan ,nan ,nan ] # [-inf ,nan ,nan ,-1.00e+00]]]) print(x.data_ptr() == y.data_ptr()) # 检查x和y是否共享内存 True print(x.data_ptr() == z.data_ptr()) # 检查x和z是否...
「解决方法」:当有多个 Tensor 可以被释放时,可以优先释放那些在内存空间上前后有空闲内存的 Tensor。这样便于 PyTorch 整理这些空闲块组成的碎片,让三个块组成一整个更大的块。 「核心问题/前提」:能否以非常小的代价( O(1) 或 O(logn) 复杂度)拿到当前想要释放的块,...
1.通过torch.tensor函数创建张量 第一种是通过torch.tensor函数来进行转换。如果预先有数据(包括列表和Numpy数组),可以通过这个方法来进行转换。我们来看一下代码2.4(这里为了方便理解,用#符号加了注释,读者在运行时可以删除#符号及其后面的内容)。在这里,首先导入了torch包和numpy包,然后把Python的列表转换为一个PyTo...